Prefacio
1. Panorama de los sistemas de aprendizaje automático
2. Introducción al diseño de sistemas de aprendizaje automático
3. Fundamentos de la ingeniería de datos
4. Datos de formación
5. Creación de atributos
6. Desarrollo de modelos y evaluación fuera de línea
7. Servicio de predicción y puesta en marcha de modelos
8. Cambios y monitoreo de la distribución de los datos
9. Aprendizaje continuo y pruebas en producción
10. Infraestructura y herramientas para MLOps
11. El lado humano del aprendizaje automático
12. Epílogo

*La edición digital no incluye códigos de acceso a material adicional o programas mencionados en el libro.